Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:14Z (GMT). No. of bitstreams: 2
arquivo6095_1.pdf: 962733 bytes, checksum: cd84cd8cc40e4c53ea64a83ca746aa93 (MD5)
license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5)
Previous issue date: 2007 / Pesquisas sobre o funcionamento da fisiologia do corpo humano têm contribuído para a
evolução dos Sistemas Imunológicos Artificiais. Este trabalho procura investigar uma
arquitetura de reconhecimento a partir de observações do comportamento imunológico
natural. Algumas funcionalidades foram observadas e estudadas no ambiente biológico
para modelar esta abordagem imunológica. As principais são a organização e o
agrupamento de anticorpos (Ab) semelhantes durante todo o processo. Acredita-se que
estas funcionalidades poderiam melhorar a capacidade de reconhecimento dos
algoritmos imunológicos artificiais. Esta tecnologia procura modelar características e
funcionalidades do mecanismo de defesa dos seres vivos. Este mecanismo permite que
o organismo possa defender-se da invasão de substâncias estranhas. O Sistema
Imunológico Natural procura armazenar em uma memória genética os melhores
anticorpos encontrados. Futuramente eles são usados para identificar os antígenos já
apresentados ao organismo e obter uma resposta mais rápida e eficaz. Para analisar o
desempenho deste novo modelo, ele foi comparado com outras técnicas conhecidas.
Foram utilizados a MLP (Multi-Layer Perceptron), o k-NN (k-Nearest Neighbour) e o
Clonalg (Clonal Selection Algorithm). Assim foi possível estimar a contribuição deste
novo modelo na pesquisa de Sistemas Imunológicos Artificiais para o problema de
reconhecimento de padrões
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2680 |
| Date | January 2007 |
| Creators | Lima Alexandrino, José |
| Contributors | Costa de Barros Carvalho Filho, Edson |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.1073 seconds